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研究生: 蔡政道
CAI, ZHENG-DAO
論文名稱: 使用自組型類神經網路模擬三度物體模體的動態建構
Neural-based dynamic deformation for building of 3D models
指導教授: 陳世旺
Chen, Sei-Wang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 資訊教育研究所
Graduate Institute of Information and Computer Education
畢業學年度: 81
語文別: 中文
論文頁數: 76
中文關鍵詞: 自組型類神經網路模擬三度物體模體動態建構教育
論文種類: 學術論文
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  • 三度物體的幾何模體就是由一組小面塊所組成,其形狀相當近似於物體的幾何
    外觀。在這裡我們提出利用類神經網路的技巧來建構出物體的幾何模體。我們
    主要的觀念來自於一個封閉薄膜的收縮,它把所測量出來的三度空間中的點包
    含在其中間,由於這些點是量自物體表面,因此這些點帶有物體形狀的資,利
    用這些點的資訊,當薄膜針對這些點收縮變形時,即可重建出物體的幾何外觀
    。我們可以想像這個薄膜是一個彈性物質。為了要描述這個薄膜的變形過程,
    我們使用有限元素法,它將一個連續性的物體分解為一個個小單元,利用
    Governing Equation來描述整個物體的運動過程。但在解有限元素法的方程式
    上有許多困難。於是我們利用類神經網路中的自組型類神經網路中Topology-
    Preserving Projection的特性來模擬此變形過程。從2D及3D的實驗結果驗證
    了此方法的可行性。

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